데이터 과학이 HR을 위해 무엇을 할 수 있습니까? 데이터 사이언스 라이프 사이클의 7단계
게시 됨: 2022-11-16우리는 컴퓨터와 현대 기술이 널리 보급되었을 뿐만 아니라 최소한의 기준이 되는 시대에 살고 있습니다. 손에 전화기가 없고 인터넷에 접속하지 않는 일상은 상상하기 어렵습니다. 또한 최신 IT 도구와 데이터베이스를 사용하지 않고는 더 이상 조직을 관리할 수 없습니다. 정보와 데이터는 전략적 결정을 내리고 향후 활동을 계획하는 데 중요합니다. 그러나 수집된 정보를 능숙하게 사용하기 위해서는 올바른 기술이 필요합니다. 그리고 다양한 조직 수준에서 성공적으로 적용될 수 있는 최적의 데이터 처리의 핵심은 데이터 사이언스입니다. 데이터 과학이 HR을 위해 무엇을 할 수 있습니까? 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.
데이터 과학 – 목차:
- 데이터 과학이란 무엇입니까?
- 데이터 과학 수명 주기
- HR에서 데이터 과학 사용
- 요약
데이터 과학이란 무엇입니까?
데이터 과학은 전문 지식, 프로그래밍 기술 및 수학, 계량 경제학 및 통계 지식을 결합한 학문입니다. 일반적으로 데이터에 대한 과학이라고 말할 수 있습니다. 다양한 연구 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하고 많은 양의 정보를 기반으로 분석가는 중요한 결론과 예측을 할 수 있습니다.
데이터 과학은 특별한 데이터 마이닝 알고리즘, 기계 학습 모델 및 인공 지능을 기반으로 합니다. 알고리즘의 임무는 일련의 데이터를 적절하게 정리하고 구조화한 다음 이들 사이의 관계와 상관 관계를 연구하는 것입니다.
데이터 과학에 포함된 고급 방법 덕분에 다른 방법으로는 관찰할 수 없었던 숨겨진 패턴을 찾을 수 있습니다. 그것들을 능숙하게 적용하면 기업은 강력한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 조직에서 데이터 과학을 사용하는 것은 새로운 수익원을 찾고 비용을 최적화하고 잠재적인 손실을 방지함으로써 포괄적일 수 있습니다.
데이터 과학 수명 주기
데이터가 거치는 프로세스를 데이터 과학 수명 주기라고 합니다. 일반적으로 반복 작업을 포함하는 반복 프로세스이며 일반적으로 6~7단계로 구성됩니다.
- 조직의 문제를 정의하고 목표를 설정하고 활동을 계획합니다.
- 재포맷, 리코딩, 그룹화 및 병합 시 기본 속성 확인, 세부 식별 및 문제 해결을 통해 데이터를 탐색하고 준비합니다.
- 데이터 표현(예: 음향 데이터, 이미지와 같은 특수한 특성 포함) 및 텍스트 파일, 스프레드시트에서 SQL 및 NoSQL 데이터베이스로의 데이터 구현 및 변환과 관련된 데이터 변환.
- 예를 들어 R 및 Python과 같은 데이터 언어를 기반으로 데이터를 사용하여 컴퓨팅합니다. 이 단계에서는 클러스터에서 수많은 작업을 실행하고 클라우드에서 처리하고 추상 워크플로우 요소를 포함하는 패키지를 개발할 수 있습니다.
- 생성 및 예측 데이터 모델링. 생성 모델링은 데이터를 생성하고 올바른 추론을 할 수 있는 방법을 도입할 수 있는 확률적 모델을 제안합니다. 예측 모델링은 특정 데이터 세트를 가리키는 특정 데이터에 대해 좋은 예측을 하는 방법에 의존합니다.
- 히스토그램 및 시계열 차트를 사용하여 결과를 시각화하고 표시합니다.
- 시스템의 빈도 데이터를 사용하여 표준 워크플로의 효율성을 측정하여 데이터 과학을 기반으로 경험을 구축합니다.
HR에서 데이터 과학 사용
HR 부서의 기능은 점점 더 데이터 사용 및 분석을 기반으로 하고 있습니다. 가장 중요한 인사 결정은 데이터 과학 보고서를 기반으로 이루어집니다. 그러나 이것이 가능하려면 데이터 과학이 일회성 활동이 아니라 프로세스라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 그렇기 때문에 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 분석 소스를 제공할 데이터를 구성하고 준비하는 것이 매우 중요합니다.
잘 수행된 분석은 비즈니스 전략의 구현을 지원하고 HR 부서의 신뢰를 구축합니다. 데이터 과학은 채용, 고용주 브랜딩, 직원 이직 관리, 직원의 역량 잠재력 평가 및 관리자의 관리 효과 평가와 같은 영역에서 필수 불가결합니다.
적절한 알고리즘을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 결합함으로써 회사는 예를 들어 어디에서 어떤 종류의 직원을 찾을 것인지, 어떤 종류의 직원을 회사에 유치할지, 새로운 회사에 관심을 가질 가능성은 무엇인지 등을 계획할 수 있습니다. 제공하고 이것이 추구하는 비즈니스 목표에 어떤 영향을 미칠지.
데이터 과학만이 인적 자원에 대한 상세한 분석을 가능하게 하여 전체 조직, 팀 또는 개별 직원 수준에서 직원의 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다. 보고서 형식의 결과는 교육 프로그램의 사전 관리를 결정하고 무엇보다도 조직 내 직위 변경을 제공하여 직원 유지율을 높입니다. 결과적으로 직원은 보고서를 볼 수 있으므로 자신의 경력 경로를 형성하고 경력에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
요약
데이터 과학은 다양한 산업, 부문 및 경제 분야에서 사용됩니다. 실제 비즈니스 가치를 창출하고 운영 효율성에 기여하며 오류를 줄입니다. 고객 참여를 개선하고, 의사 결정 프로세스를 간소화하고, 제품을 만들고 브랜드를 구축하고, 판매를 최적화하고, 인적 자원 관리의 효율성을 높입니다. 산업과 규모에 관계없이 시장에서 경쟁력을 유지하려는 조직은 데이터 과학을 기반으로 효과적으로 발전하고 분석 결과를 능숙하게 사용해야 합니다.
읽어보기: 데이터 스토리텔링의 기초.
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저자: 니콜 맨킨
긍정적인 분위기를 조성하고 직원들에게 가치 있는 환경을 조성하는 능력이 뛰어난 인사 관리자. 그녀는 재능 있는 사람들의 잠재력을 보고 그들을 발전시키기 위해 동원하는 것을 좋아합니다.